基于NEAT方法的多机器人追捕-逃跑问题

• 作者: 彭刚 赵金
• 来源期刊: 华中科技大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 多机器人系统 围捕 协调控制 人工神经网络 增强拓扑神经演化
• 年，卷（期）: 2011,（z2）
• 所属期刊栏目: 多机器人系统
• 页码范围: 332-334,339
• 分类号: TP242.6
• 语种: 中文

摘要

针对连续环境下的多机器人追捕-逃跑问题,提出一种基于人工神经网络的方法,利用增强拓扑神经演化(NEAT)方法自动生成并优化控制单个机器人行为的神经网络,并通过联合单个机器人之间的行为实现多机器人协调控制.该方法避免了传统的人工设计神经网络所存在的缺陷.仿真实验显示:迭代50代后即可实现有效的围捕行为,其结果证明了该方法可成功实现多机器人合作完成对入侵者的围捕.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	赵金	华中科技大学控制科学与工程系	113	967	16.0	24.0
2	彭刚	华中科技大学控制科学与工程系	79	781	15.0	25.0